Предсказание поведения клиентов

Вы хотите знать, когда и с какой вероятностью посетитель вашего сайта совершит покупку, или когда пользователю приложения стоит предложить купить внутриигровую валюту, чтобы максимизировать вероятность покупки?

Будущее маркетинга в предсказании поведения потребителя. Начните предсказывать поведение посетителей вашего сайта и мобильного приложения и влиять на него!

Воспользуйтесь мощностями StreamMyData для предсказания пользовательского поведения!

Создать предсказание

Лет на рынке

150+

Клиентов

1000+

Созданных дашбордов

КАК ЭТО РАБОТАЕТ

Этапы построения предсказаний

Все работы по сбору данных, автоматизации отчетности, визуализации данных, дашбординку и предсказаниям готова сделать команда опытных аналитиков. Все что вам нужно — оставить заявку.

Сбор данных

Вначале необходимо подключить все доступные системы данных к единой СУБД, например, Google BigQuery или ClickHouse.
Чаще всего подключают следующие источники:

Веб-аналитические системы
CRM
Системы аналитики для мобильных приложений
Данные CMS
Данные рекламных кабинетов
Телефонию, системы коллтрекинга и др.

Аналитический консалтинг и готовые аналитические решения

Объединение данных и построение сквозной аналитики

После сбора данных необходимо объединить их между собой, чтобы построить систему сквозной аналитики и путь взаимодействия пользователя с сайтом и мобильным приложением, а также с офлайн-офисами и точками продаж.

Выделение признаков и очистка данных

Данные о взаимодействии пользователя с бизнесом очищаются и стандартизируются, и на их основе выделяются несколько групп признаков:
исторические (накопительные) признаки

признаки, оценивающие последовательность действий пользователя
технические признаки
транзакционные признаки

Создание системы предсказания

Основные этапы построения системы предсказания поведения включают:

Сбор данных
Анализ данных
Обучение модели
Сегментирование пользователей
Выгрузку результатов

Использование предсказаний

Результатом предсказания является уникальный идентификатор пользователя и вероятность наступления предсказываемого события.
Эти данные можно использовать для улучшения системы рекомендаций, триггерных рассылок и уведомлений, персональных предложений, а также создания аудиторий и загрузки их в рекламные кабинеты для оптимизации инвестиций в рекламу и создания новых аудиторий для показа рекламных предложений.

Начать использовать предсказания

Пример сравнения качества предсказания модели и факта

На основе данных клиента ЛитРес за первую неделю

Нам доверяют

Отзывы

Роман Митрофанов

Руководитель отдела привлечения группы компаний «ЛитРес»

Коллеги из MediaNation показали высокий профессионализм и отличный результат в этом сложном проекте. Благодаря таким инновационным решениям мы не только сохраняем лидирующие позиции на рынке, но и показываем существенный рост показателей в performance-маркетинге.

Алексей Каландаев

Директор департамента цифрового маркетинга и B2C-продаж группы компаний ЛитРес

Коллеги из MediaNation в очередной раз нестандартно подошли к решению нашей задачи по увеличению эффективности рекламных активностей. Дальнейшие шаги – это работа с аудиторией во всех доступных системах, не только с существующими клиентами, но и с новыми пользователями. В этом случае предиктивная аналитика позволит значительно оптимизировать расходы и увеличить конверсию как в performance, так и в охватных рекламных кампаниях.

Алексей Каландаев

Директор департамента цифрового маркетинга и B2C-продаж, ГК Литрес

Спасибо нашим партнерам из MediaNation, что не побоялись принять вызов по реализации такой сложной аналитики. Мы действительно столкнулись с рядом ограничений стандартных систем. Объединив все под одной крышей и сделав кросс-канальную кросс-платформенную аналитику, мы можем совершенно по-новому оценивать эффективность рекламных каналов и находить точки роста. И впереди еще очень много задач, доработок и усовершенствовании

Степан Комаров

Руководитель отдела маркетинга и рекламы, Grand Hotel Anapa 5

Конечно, не всё было легко и просто. Скажу честно, на этапе разработки коннектора Битрикс24 я не был уверен, что проект будет реализован до конца — ребята столкнулись с множеством технических подводных камней, т.к. разрабатывали такой коннектор впервые под наш запрос. Остальные же коннекторы в MediaNation уже были созданы и работали в рамках продукта StreamMyData. Но в конечном счете аналитикам и разработчикам удалось преодолеть все препятствия с мужеством и терпением.

Рад результату, который удалось достичь благодаря совместной работе с MediaNation. За время сотрудничества мы подготовили множество итераций отчета для увеличения детализации, пока он не приобрел окончательный совершенный вид. Спасибо команде за внимание к деталям и оперативность внесения изменений.

Азамат Тибилов

CMO бренда женской обуви Mario Berlucci, marioberlucci.ru

Отличный сервис стриминга данных. После ухода OWOX столкнулись с проблемой сбора данных о расходах. К счастью, коллеги из агентства Media Nation предложили решение StreamMyData, в рамках которого мы выгружаем данные из Яндекс.Директ и VK в Big Query, что позволило нам не ломать нашу архитектуру отчётов.

Хотите предсказать продажи и управлять клиентами?

Получите бесплатную консультацию

Имя *

Фамилия

Сайт *

Телефон *

Посетителей в месяц *

Наши награды

SILVER

Tagline Awards 2022

Работа с Big Data.

BRONZE

МИКС Россия 2022

ADTACH / Ecosystem Creation